A hotspot is a spatial pattern that properties or events of spaces are densely revealed in a particular area. Whereas location information is easily captured with increasing use of mobile devices, so is not our emotion unless asking directly through a survey. Tweet provides a good way of analyzing such spatial sentiment, but relevant research is hard to find. Therefore, we analyzed hotspots of emotion in the twitter using spatial autocorrelation. 10,142 tweets and related GPS data were extracted. Sentiment of tweets was classified into good or bad with a support vector machine algorithm. We used Moran's I and Getis-Ord $G_i^*$ for global and local spatial autocorrelation. Some hotspots were found significant and drawn on Seoul metropolitan area map. These results were found very similar to an earlier conducted official survey of happiness index.
범죄, 화재, 교통사고 등 국민의 안전을 위협하는 위험인자들은 지역적 맥락과 공간적 특성을 가지고 있다. 지역마다 서로 다른 위험환경을 가지고 있으므로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전 분야별로 위험요소의 공간적 패턴을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 전국 기초자치단체를 대상으로 분야(교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병)별 안전등급을 측정한 지표인 지역안전지수의 공간적 분포 패턴을 분석하는데 연구의 목적이 있다. 지역안전지수의 공간적 자기상관성 분석을 위해 전역적 공간자기상관분석(Global Moran's I)과 Local Moran's I를 활용한 LISA(Local Indicators of Spatial Association) 분석, Getis-Ord's G⁎i 분석을 실시하였다. 분석결과 교통사고, 화재, 자살의 안전지수 분포는 범죄, 생활안전, 감염병의 안전지수보다 공간적으로 집중(clustered) 경향을 보였다. 지역간 유의미한 공간적 연관성을 분석한 LISA 분석결과에 따르면, 수도권 지역이 다른 도시에 비하여 지역안전통합지수를 기준으로 비교적 안전한 지역인 것으로 나타났다. 또한 Getis-Ord's G⁎i 통계값을 활용한 핫스팟분석 결과 안전 취약지역의 군집인 3개의 핫스팟(강원도 삼척시, 경상북도 청송군, 전라북도 김제시)과 전반적인 안전 수준이 높은 군집인 15개의 콜드스팟이 도출되었다. 이러한 연구 결과는 안전 수준 취약지역의 공간적 분포와 패턴을 파악하여 안전 지수 개선을 위한 정책 수립시 기초자료로 활용될 수 있다.
도로의 개발 등과 같은 선형적인 개발로 인해 생태계 파편화 현상이 발생함에 따라 야생동물 로드킬이 지속적으로 발생하고 있다. 이에 정부는 로드킬 저감대책의 일환으로 생태통로 및 유도펜스, 경고표지판 등 다양한 구조물의 설치를 통해 로드킬 저감방안을 마련하고 있다. 그러나 그간 국내에 설치되어 온 많은 구조물들은 입지선정 및 목표종 선정, 관리 등의 미흡으로 인해 그 실효성에 대하여 많은 문제점이 제기되어 왔다. 이러한 정책의 효과를 높이기 위해서는 로드킬 저감을 위한 구조물 설치구역 선정 시 실제 이용 대상이 되는 목표종의 선정 및 분석이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 로드킬 지점과 야생동물 서식지 패치 간의 관계성을 파악하여 야생동물 서식지 패치의 공간적 위치가 로드킬 저감을 위한 정책 마련 시 중요한 요소 중 하나로 활용될 수 있음을 제시하고자 하였다. 본 연구의 목표종은 선행연구를 통해 오대산 국립공원의 다람쥐로 선정하였으며, 다람쥐의 서식지 선호도 분석을 통해 서식변수를 선정 중첩하여 다람쥐 서식지 패치를 도출하였다. 이후 로드킬 발생지점 정보와 Getis-Ord $G_i^*$ 분석을 활용하여 로드킬 핫스팟을 도출하고, 서식지 패치-도로 간의 거리와 $G_i$ Z-score 간의 상관분석을 통해 두 변수간의 상관관계를 파악하였다. 그 결과 두 변수 사이의 부적 상관관계가 나타남에 따라 서식지 패치와 도로가 인접할수록 $G_i^*$ Z-score가 높아지는 경향을 보이는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 연령별 인구이동의 구조와 공간적 패턴에 대한 이해를 향상시킬 수 있는 다양한 탐색적 공간 데이터 분석(Exploratory Spatial Data Analysis: ESDA) 기법들을 제시하는데 있다. ESDA 기법의 하나로 지역의 연령별 이동성향과 이동구조를 파악하기 위한 도구로 인구이동 피라미드를 고안하였다. 인구이동 피라미드는 연령별 전입, 전출, 순이동 정보를 이용하여 작성되는 그래픽 도구이다. 또한 연령별 인구이동의 공간적 패턴을 파악하기 위하여 다양한 국지적 연관성 측정 지표인 Local Moran's $I_i$, Getis-Ord's ${G_i}^*$와 이를 응용한 AMOEBA 기법을 이용하였다. 사례 분석 결과, 제시한 ESDA 기법들을 이용하여 연령별 인구이동 구조, 연령별 이동의 연관성, 연령별 순이동률의 공간 군집 패턴 등을 확인할 수 있었으며, 연령별 공간 군집 사이의 상응관계를 탐색할 수 있었다. 이러한 정보는 인구이동 현상에 대한 상세한 이해뿐만 아니라 인구이동을 유발하는 지역의 특성을 유추하는데 도움을 준다.
본 연구에서는 원도심의 노후화로 인해 도심 활력이 저하되고 있는 부산시 도심부를 대상으로 도심의 경계를 확인하기 위하여 공간통계학적 접근이 시도되었다. 이 과정에서 도심경계설정에 적합한 Getis-Ord $G_i^*$ 방법론과 Inverse Distance Weight(IDW)와 Fixed Distance Band(FDB) 두 가지 공간적 연관성 방법을 적용하여 도심경계를 설정하였다. 공간통계학적 방법을 이용해 도출된 도심경계 결과는 유용성과 신뢰성 확인을 위하여 선행연구의 방법과 비교 검증하였다. 검증결과 IDW 방법론의 결과는 상업 업무용 토지이용비율이 40% 이상인 선행연구의 결과와는 일치하였고, FDB 방법론의 결과는 주상혼합지역 혹은 주공혼합지역의 성격을 가지는 점이지대의 특성을 반영할 수 있었다. 특히, 본 연구에서 적용한 특성화 지수를 이용한 결과 FDB 방법론을 적용한 도심경계에서 주 상복합용 토지이용이 매우 특화되는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법은 향후 도시공간구조의 이해와 효율적인 도시의 관리에 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 연구에서는 소나무의 수고-흉고직경 생장의 관계를 이용하여 지역적인 차이에 따른 우리나라 소나무의 지역형을 구분하고자 하였다. Weibull 생장식을 이용하여 추정한 수고-흉고직경 생장모델을 기준으로 각 표준지의 잔차를 산출하였으며, 추출된 잔차의 공간적 분포 특성에 따라 공간 연관성 지표(Local indicators of spatial association; LISA) 중 Getis-Ord의 $G_i$를 이용하여 군집을 분류하였다. 그 결과로부터 우리나라 소나무는 총 3개 그룹으로 분류되었으며, 분류된 그룹에 영향을 미치는 입지인자와 기후인자 중 연강수량의 영향이 가장 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 우리나라 소나무림의 지역적인 경영 관리를 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 효율적인 도시 관리를 위하여 대구시 도시공간구조의 시계열적 공간변화 특성을 도시계획과 연계하여 분석하였다. Getis-Ord $G_i^*$ 방법론을 활용하여 1970년부터 2010년까지 대구시의 도시성장과정을 분석한 결과, 대구시는 도시성장단계 중에서 역도시화 단계에 해당하는 것을 확인하였다. 하지만 대구시는 도시계획적 차원에서 다핵도시를 지향함으로써 역도시화가 나타난 2000 이후의 도시성장단계는 더 이상 전통적인 이론으로 설명하기 어려웠다. 이에 2000년 이후 다핵권역의 세부적인 공간구조변화를 분석하기 위하여 인구, 지가, 고용 요인의 변화를 바키측 정치를 이용하여 분석하였다. 분석결과 대구시는 다핵화가 진행 중이었으며 도심권역과 칠곡권역은 분산형, 안심 달서권역은 집중형, 성서권역은 집중 분산형태로의 공간구조변화가 나타났다. 지역에 따라 다른 도시공간구조를 나타내는 도시의 효율적인 관리를 위해서는 권역별 특성을 고려한 도시계획과 개발계획이 필요한 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 통신 데이터를 통해 구축한 유동인구 데이터를 활용하여 서울시 도심도보관광코스 내 유동인구 특성을 파악하고 효과적으로 시각화하여 공간적인 맥락을 분석하는 것이다. 도로에 따른 유동인구 추정을 위해 유동인구 데이터 정제 기법을 개발하여 도보관광코스 별 유동인구 데이터를 구축하였다. 도보관광코스 분석에 적합한 형태로 정제하기 도로 주변 유동인구 값을 고려한 유동인구 추정하여 도보관광코스 내 유동인구를 할당하였다. 정제된 데이터를 바탕으로 서울도보관광 18개 코스 각각의 유동인구 특성과 공간 특성을 도출하였다. 도보관광코스 내 유동인구의 공간 밀도와 집중 구간을 분석하기 위해 커널 밀도분석과 Getis-Ord $G^*_i$ 통계를 적용하였으며 3D 시각화를 통해 서울도보관광 18개 코스별 유동인구 특성을 성, 연령, 시간, 요일에 따라 정량적으로 파악하였다. 그 결과 청계천 제1코스, 경희궁-서대문코스, 인사동-운현궁 코스 순으로 유동인구 규모가 크게 나타났으며 주중에는 인사동-운현궁, 주말에는 성북동 코스의 유동인구가 많았다. 남성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 청계천 제1코스, 여성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 몽촌토성 코스였다. 주말 유동인구 비율이 가장 높은 도보관광코스는 성북동 코스임을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 지속 가능한 도시성장 관리를 위한 일환으로 도시균형발전을 위해 공간모델링 기법을 이용하여 도시공간 구조 진단하는 것이다. 도시공간구조는 다양한 활동의 상호작용이므로 공간구조 요소들의 패턴 변화 분석과 함께 요소들의 분석 결과를 연계하여 살펴볼 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 인구, 교통 분야에 대하여 접근하였으며, 대상지의 관련 법령에 따라 정의된 다양한 생활권별 공간구조를 분석하였다. 인구는 시계열별 변화 데이터를 공간통계기법인 Getis-Ord Gi* 기법에 적용함으로써 인구 집중지역에 대한 군집 변화를 분석하였으며, 교통은 출퇴근 교통 O-D 데이터를 Social Network Analysis 기법에 적용함으로써 중심성 변화를 분석하였다. 분석결과 대상지 전체적으로 불균형이 심화되고 있었으며, 중심성의 변화가 분석되었다. 분석 결과는 다른 공간요인과 연계하여 해석함으로써 생활권별 도시공간구조를 전망하고 지속 가능한 도시성장관리를 위한 방향을 제시할 수 있었다. 이러한 결과는 해당 도시에서 진행되고 있는 도시정책뿐만 아니라, 전 세계 많은 도시에서도 급속한 도시발전과 통제할 수 없는 개발에 대응하기 위하여 도입하고 있는 다양한 도시 성장 관리 정책의 의사결정을 위한 도구로 활용할 수 있을 것이다.
Recently, many countries all over the world have been suffered from disaster caused by climate change. Especially in case of developed countries, the disaster is concentrated in the industry sector. In this research, we analyzed industrial vulnerable homogeneous hotspot for the climate change using spatial autocorrelation analysis on the south Korea. Homogeneous hot spot areas through autocorrelation analysis indicate the spatial pattern of areas interacted each other. Industry sector have responsibility of green house gas emissions, and should adapt to the climate change caused by greenhouse gas already released. So, we integrated the areas sensitive to mitigation option with the areas hardly adapt to climate change because of vulnerable infrastructure. We expected that the result of this research could contribute to the decision-making system of climate change polices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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